1 import numpy as np
2 import pandas as pd
3 import matplotlib.pyplot as plt
4 df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2),columns = [
'A',
'B'])
5 f = plt.figure(figsize=(10,10
))
6 fig = df.plot(figsize=(6,4
))
7 #figsize:创建图表窗口，设置窗口大小
8 #创建图表对象，并赋值于fig
9 #print(fig,type(fig))
10 #print(f,type(f))
11 print(df)
12 plt.title(
'aa')
13 plt.xlabel(
'x')
14 plt.ylabel(
'y')
15 plt.legend(loc =
0)
16 #显示图例，loc表示位置
17
18 plt.xlim([0,12])
#x轴边界
19 plt.ylim([0,1.5])
#y轴边界
20 plt.xticks(range(10))
#设置x刻度
21 plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0,1.2])
#设置y刻度
22 fig.set_xticklabels(
"%.1f" %i
for i
in range(10))
# x轴刻度标签
23 fig.set_yticklabels(
"%.2f" %i
for i
in [0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0,1.2])
#y轴刻度标签
24 #范围只限定图表的长度，刻度则是决定显示的标尺->这里x轴范围是0-12，但是刻度只是0-9，刻度标签使得其显示1位小数
25 #轴标签则是显示刻度的标签
26
27 print(fig,type(fig))
A B
0 0.194396 0.158268
1 0.441188 0.381923
2 0.302473 0.426713
3 0.090546 0.049909
4 0.646411 0.679785
5 0.414922 0.090133
6 0.456562 0.735721
7 0.943635 0.057677
8 0.232065 0.676686
9 0.418662 0.107795
AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755) <class 'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'>
<matplotlib.figure.Figure at 0x19d584a8>
1 #其他可视性
2 x = np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=
True)
3 c,s =
np.cos(x),np.sin(x)
4 # 通过ndarry创建图表
5 plt.plot(x,c)
6 plt.plot(x,s)
7 plt.grid(True,linestyle =
'--',color =
'gray',linewidth =
'0.5',axis =
'both')
8 #显示网格
9 #linestyle:线型
10 #color：颜色
11 #linewidth:宽度
12 #axis：x,y,both,显示 x/y/的网格
13
14 plt.tick_params(bottom=
'on',top=
'off',left=
'on',right=
'off')
15 #刻度显示
16
17 import matplotlib
18 matplotlib.rcParams[
'xtick.direction'] =
'out'
19 matplotlib.rcParams[
'ytick.direction'] =
'inout'
20 #设置刻度的方向
21 #这里需要导入matplotlib整个包
22
23 frame =
plt.gca()
24 #plt.axis('off')
25 #关闭坐标轴
26 #frame.axes.get_xaxis().set_visible(False)
27 #frame.axes.get_yaxis().set_visible(False)
28 #x/y轴不可见
